Nuestro trabajo muestra una ruta para la creación in silico de aminoácidos carbonilados con productos finales de peroxidación lipídica y sobre cómo incorporarlos a una proteína. Esto puede ayudarnos a entender cómo esta modificación postraduccional puede alterar la función estructural de las proteínas carboniladas. Los programas basados en algoritmos de inteligencia artificial son las herramientas computacionales más potentes de la actualidad para predecir la estructura terciaria de las proteínas.
Sin embargo, aún no reconocen los aminoácidos carbonilados y, por lo tanto, no pueden predecir sus efectos sobre la estructura de las proteínas. Para estudiar el impacto de la modificación postraduccional en la estructura y función de una proteína, se dispone de una amplia gama de métodos de parámetros que se combinan con enfoques computacionales para acelerar y profundizar el hallazgo deseado. Existen importantes retos a los que hay que hacer frente en el estudio de la modificación postraduccional de proteínas, tanto in vivo, como in vitro e in silico.
A nivel in silico, todavía se requiere la mejora de los campos de fuerza y los programas de análisis de datos, junto con la creación de nuevos parámetros. Debido al aumento de proteínas carboniladas en infecciones metabólicas y enfermedades relacionadas con el envejecimiento, entre muchas otras, nuestros resultados pueden contribuir a comprender el cambio estructural que se produce en esta y cómo esto puede afectar a la función in silico